Искусственный интеллект как эмпирическая проблема


Искусственный интеллект как эмпирическая проблема - стр. 28


"Но каким же образом, Сократ, ты будешь искать вещь, не зная даже, что она такое? Какую из неизвестных тебе вещей изберешь ты предметом исследования? Или, если в лучшем случае ты даже натолкнешься на нее, откуда ты узнаешь, что она именно то, чего ты не знал?"

Несколько исследователей подтверждают слова Менона [Mitchell, 1997] и теорему "о бесплатном сыре" Вольперта и Макреди [Wolpert, Macready, 1995]. Эмпирик фактически нуждается в какой-то доле рационалистского априорного знания для придания научности своим рассуждениям.

Тем не менее продолжается множество увлекательных разработок в обучении без учителя и эволюционном обучении. Примером служит создание сетей, основанных на моделях или минимизации энергии, которые можно рассматривать в качестве аттракторов для сложных инвариантностей. Наблюдая, как данные "выстраиваются" к точкам притяжения, исследователь начинает рассматривать эти архитектуры как средства моделирования динамических явлений. Возникает вопрос: каковы ограничения этих методов?

Фактически исследователи показали [Siegelman и Sontag, 1991], что рекуррентные сети полны в смысле вычислений, т.е. эквивалентны классу машин Тьюринга. Эта эквивалентность обобщает более ранние результаты. Колмогоров [Kolmogorov, 1957] показал, что для каждой непрерывной функции существует нейронная сеть, реализующая ее вычисление. Также было показано, что сеть обратного распространения ошибки с одним скрытым слоем может аппроксимировать любую непрерывную на компакте функцию [Necht-Nielsen, 1989]. В разделе 11.3 было указано, что фон Нейман построил полные, по Тьюрингу, конечные автоматы. Таким образом, сети связей и конечные автоматы оказались еще двумя классами алгоритмов, способных аппроксимировать практически любую функцию. Кроме того, индуктивные пороги применимы к обучению без учителя, а также к эволюционным моделям; пороги представлений применимы к построению узлов, сетей и геномов, а алгоритмические пороги - к механизмам поиска, подкрепления и селекции.

Что в таком случае могут нам предложить коннекционистские, генетические или эволюционные конечные автоматы в их разнообразных формах?




- Начало -  - Назад -  - Вперед -



Книжный магазин